2024年物理学诺贝尔奖：神经网络的先驱

2024年，诺贝尔物理学奖授予了神经网络领域的先驱约翰·J·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿。这一选择虽然令人意外，但反映了物理学与人工智能之间日益增长的交叉融合。

霍普菲尔德曾是固态物理学家，于1982年提出了霍普菲尔德网络。该模型使用能量函数来模拟大脑中的记忆和联想，类似于物理学中的自旋玻璃系统。

受霍普菲尔德启发，辛顿于1985年开发了玻尔兹曼机。这种随机网络应用了统计力学，使用玻尔兹曼分布和模拟退火等概念来优化神经网络。

他们的工作架起了物理学与人工智能之间的桥梁，利用能量函数和统计力学来建模复杂系统。这种方法影响了深度学习等领域，辛顿的创新，包括深度信念网络和对比散度，彻底改变了人工智能。

他们的贡献不仅限于人工智能领域。他们通过将物理学原理应用于生物物理学和信息物理学等新领域，丰富了物理学。他们的方法，如神经网络模型和优化算法，已成为现代物理学研究的工具。

这种跨学科的影响在最近的计算机视觉进展中显而易见。像模型融合和扩散模型这样的技术，结合了物理原理与人工智能，正在推动可能性的边界。

本质上，霍普菲尔德和辛顿的遗产证明了跨学科合作的力量，一个领域的洞察力可以解锁另一个领域的新前沿。